评论数（review）作为检索依据，通过函数对googleplaystore.csv进行数据清洗

可以先定义一个函数，用于将 review 列中的非数字字符去除，并将其转换为整数类型：

def clean_review(review):
    review = str(review)
    review = review.replace(',', '')
    review = review.replace('M', '000000')
    review = review.replace('k', '000')
    review = review.replace('+', '')
    if '.' in review:
        review = review[:review.index('.')]
    return int(review)

然后，可以使用 Pandas 库读取 csv 文件，并对 review 列应用该函数进行清洗：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('googleplaystore.csv')

# 清洗 review 列
df['review'] = df['review'].apply(clean_review)

# 输出清洗后的结果
print(df)

这样就可以将 review 列中的非数字字符去除，并将其转换为整数类型，方便后续的数据分析和检索。

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使用LSTM模型对微博文本weibo_senti_900.csv进行情感分类的完整代码

好的，以下是使用LSTM模型对微博文本进行情感分类的完整代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.layers import Dense, Input, GlobalMaxPooling1D
from keras.layers import LSTM, Embedding
from keras.models import Model
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据
df = pd.read_csv('weibo_senti_900.csv')

# 将文本转化为数字序列
MAX_SEQUENCE_LENGTH = 100
MAX_NUM_WORDS = 20000
EMBEDDING_DIM = 100

tokenizer = Tokenizer(num_words=MAX_NUM_WORDS)
tokenizer.fit_on_texts(df['review'])

sequences = tokenizer.texts_to_sequences(df['review'])
word_index = tokenizer.word_index
print('Found %s unique tokens.' % len(word_index))

data = pad_sequences(sequences, maxlen=MAX_SEQUENCE_LENGTH)
labels = np.asarray(df['label'])
print('Shape of data tensor:', data.shape)
print('Shape of label tensor:', labels.shape)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建模型
embedding_layer = Embedding(MAX_NUM_WORDS, EMBEDDING_DIM, input_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH)

sequence_input = Input(shape=(MAX_SEQUENCE_LENGTH,), dtype='int32')
embedded_sequences = embedding_layer(sequence_input)
x = LSTM(128, return_sequences=True)(embedded_sequences)
x = GlobalMaxPooling1D()(x)
x = Dense(128, activation='relu')(x)
preds = Dense(1, activation='sigmoid')(x)

model = Model(sequence_input, preds)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=5, batch_size=128)

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Test accuracy:', accuracy)

注意，这段代码中使用了Keras来构建LSTM模型，需要安装Keras库。另外，需要将数据文件weibo_senti_900.csv放在脚本所在的目录下才能正确读取数据。

训练集包含30000条商品评论,存放于文件'review_train.csv'中。每一行代表一条商品

训练集包含的30000条商品评论存放在名为'review_train.csv'的文件中。每一行代表一条商品评论。这个文件的存储格式可能是以逗号分隔的值（CSV）格式。在训练集中，每一条商品评论可能包括三个主要部分：评论ID、评论内容和情感标签。

评论ID是唯一标识一个评论的编号，可以用来进行索引和追踪。评论内容是关于商品的文字描述，可能包括用户对商品的体验、意见、评价等信息。而情感标签是对评论的情感倾向进行分类标注，常见的情感标签包括正向、负向和中性等。

通过提取这些商品评论数据集，我们可以进行文本数据的分析和挖掘，以了解消费者的购买和使用体验，产品质量和市场反馈等方面的信息。这些评论可以被用来训练机器学习模型，如情感分类模型，以自动识别和分类评论的情感倾向。这对于电商平台、产品经理和营销人员等来说是非常有价值的，可以帮助他们了解消费者的需求和市场动态，从而提升产品质量和市场竞争力。

此外，这个评论数据集还可以用于构建用户推荐系统。通过分析用户的购买历史和评论信息，可以将相似购买和评论记录的用户归为一类，然后根据这些类别的用户行为和购买偏好，为用户提供个性化的推荐和建议。这有助于提高用户满意度和提升产品销量。

总之，训练集中的30000条商品评论提供了珍贵的信息资源，可以被用来进行情感分析、市场调研和个性化推荐等任务，为企业和个人决策提供支持和参考。